用python绘制八种数据编码方式的波形图2020春季北京航空航天大学计算机学院物联网引论课程作业，介绍八种常见数据编码方式并实践画出波形图。本文使用了python中的二维图像模块matplotlib。博主在信号与通信原理方面功底不深，如有表达不准或错误敬请指出。物联网或通信领域有许多种常用的数据编码方式，这些编码方式在不同的通信机制下能够分别发挥优势帮助我们进行数据传输。本文用示例讨论以下八种数
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2024-02-02 10:16:43
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# 如何使用Python生成波形频率
## 引言
在信号处理、音频处理、通信等领域，波形频率是一个重要的概念，我们经常需要生成特定频率的波形来进行分析或者展示。本文将介绍如何使用Python来生成不同频率的波形，并给出代码示例。
## 问题描述
我们希望能够通过Python生成不同频率的正弦波、方波和三角波，并且能够控制波形的频率。
## 解决方案
我们可以使用Python中的numpy库来
原创
2024-04-24 05:54:45
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**使用python读取wav格式文件**- 基本概念【采样频率】即取样频率, 指每秒钟取得声音样本的次数。采样频率越高,声音的质量也就越好,声音的还原也就越真实，但同时它占的资源比较多。由于人耳的分辨率很有限,太高的频率并不能分辨出来。【采样位数|量化精度】即采样值或取样值(就是将采样样本幅度量化)。它是用来衡量声音波动变化的一个参数，也可以说是声卡的分辨率。它的数值越大，分辨率也就越高，所发出
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2024-02-05 19:55:36
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应用离散傅里叶变换(DFT)，分析离散信号x[k]。根据信号傅里叶变换建立的时域与频域之间的对应关系，可以得到有限长序列的离散傅里叶变换(DFT)与四种确定信号傅里叶变换的之间的关系，实现由DFT分析其频谱。利用FFT分析信号 的频谱；(1) 确定DFT计算的参数； (2) 进行理论值与计算值比较，讨论信号频谱分析过程中误差原因及改善方法。 答：信号下x[k]基频，可以确定基波周期N=16，为显示
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2024-06-04 08:21:38
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原理找一本数字信号处理的书，把DFT的原理耐心看一遍就能明白所有前置知识的概念，比如什么是W(N,nk），为什么要把实数序列拓展到复数域上，不要看xxx博文的介绍。FFT就是DFT的一种快速实现算法，DFT复杂度O(),FFT可以把复杂度降到O()。FFT分为基2 时间抽取法与基2 频率抽取法，本文介绍的是时间抽取法。 FFT的实现步骤主要分为三步:将原序列扩展到复数域上，然后进行序数重排（元素的
目录基本原理PWM是如何实现？分类程序实现总结基本原理PWM的全称是脉冲宽度调制（Pulse-width modulation），是通过将有效的电信号分散成离散形式从而来降低电信号所传递的平均功率的一种方式；所以根据面积等效法则，可以通过对改变脉冲的时间宽度，来等效的获得所需要合成的相应幅值和频率的波形；具体如下图所示；由上图可知，脉冲宽度调制使用一个脉冲宽度会被调制的方波，并且波型的平均值会有所
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2023-09-04 23:17:48
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EEG 基础脑电图（Electroencephalogram,EEG）是通过精密的电子仪器，从头皮上将脑部的自发性生物电位加以放大记录而获得的图形，是通过电极记录下来的脑细胞群的自发性、节律性电活动。有常规脑电图、动态脑电图监测、视频脑电图监测。EEG信号的分类 EEG信号按频谱不同可划分为四种基本类型：α波：频率分布为8-13HZ，主要包含两个波段，μ1（8-10HZ）和μ2（10-13HZ），
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2023-09-01 14:21:29
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在无线电技术中，调制与解调占有十分重要的地位。假如没有调制与解调技术，就没有无线电通信，没有广播和电视，也没有今天的 BP 寻呼、手持电话、传真、电脑通信及 Internet 国际互联网。 调制就是使一个信号（如光、高频电磁振荡等）的某些参数（如振幅、频率等）按照另一个欲传输的信号（如声音、图像等）的特点变化的过程。例如某中波广播电台的频率为 540
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2023-12-18 20:10:19
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脑电图波形分析和识别：频率、波幅、波形、位相、出现方式、出现部位周期与频率周期：指一个波从开始到终止的时间，即从一个波底（波顶）到下一个波低（波顶）所需要的时间，用ms表示。频率：同一周期的脑波在1秒钟内重复出现的次数，用c/sec或Hz表示。脑波频率分类δ频带：0.3-3.5Hzθ频带：4-7.5Hzα频带：8-13Hzβ频带：14-30Hzγ频带：＞30Hz α波是构成脑电图的最基本
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2024-08-10 18:38:37
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# Android 声音频率图波形增大或仿效指南
## 引言
在Android开发中，声音频率图和波形图是音频可视化的重要组成部分。通过音频信号的处理，我们可以实现波形的增大或仿效效果。本文将指导你如何实现这一功能，从基础概念到实际代码的实现，都将对应详细讲解。
## 实现流程
实现音频频率图和波形增大或仿效的流程如下表所示：
| 步骤 | 任务
# Java PWM波形数据处理
在电子和嵌入式系统设计中，PWM（脉宽调制）是一种常用的技术，用于控制电机、灯光和其他设备的功率和速度。PWM信号通常具有不同的频率和占空比，其中占空比定义为信号高电平持续的时间与整个周期的比例。本文将通过Java代码示例，展示如何根据频率来处理PWM波形数据。
## PWM基础知识
PWM信号通常包含以下几个参数：
- **频率**：信号每秒钟的周期数，
原创
2024-08-03 04:32:03
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形态学滤波定义结构元素形态学处理的核心就是定义结构元素，在OpenCV-Python中，可以使用其自带的getStructuringElement函数，也可以直接使用NumPy的ndarray来定义一个结构元素。 函数原型：Mat getStructuringElement(int shape, //核的形状 0：矩形 1：十字交叉形 2： 椭圆
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2024-07-15 15:54:23
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听力图是一张形象地“描绘”患者的听力状况的“阴晴”表，它标记了患者的听力的情况，是判断听力是否健康的重要途径之一。当我们拿到听力检查报告时，我们应该看些什么，关注些什么内容，我们能从检查单中得到怎样的信息？一张听力图会告诉您答案！听力图一般以方框图表示，有横坐标和纵坐标之分，其中横坐标代表的是声音的频率，俗称音调，单位是赫兹(Hz)。从左到右，表示声音由低沉到尖细，范围通常在250Hz~8000H
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2023-09-15 17:53:13
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1. 前言项目中需要实现音频智能控制以及根据音乐转换色彩功能，WaveView 完全满足目前需求，完美实现需
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2021-08-08 14:35:46
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信道化接收 在中频输入端采用信道化方式，即按频率划分若干信道，相当于将一个宽带接收机分解成若干个窄带接收机，可以使其具备窄带接收机的特性，具有更高的灵敏度及动态范围，下面对信道化接收进行理论推导。 数字信道化主要通过数字信道化滤波器组完成。 数
（1）按照数组元素出现频率降序排序（频率一样，那么按照数值大小进行排序） 示例如下 输入 a = [1,2,2,2,2,2,3,3,4,4,6] 输出: b = [2,2,2,2,2,4,4,3,3,6,1] '''分析：如何实现上述功能？第一步：将列表l2进行降序处理，通过调用,sort()方法，由于默认是升序，降序需要加入reverse参数，此步骤的原因后面便会知晓，其目的在于不用判断数值的大
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2023-06-20 20:43:25
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文章目录前言一、导入包以及音频文件二、信号+傅里叶变换三、Mel谱图四、Log_Mel谱图总结 前言本文主要是使用代码实现音频文件（wav）的多种可视化。 1.信号 2.傅里叶变换 3.Mel（梅尔）谱图 4.log_Mel谱图提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考一、导入包以及音频文件为了便于展示，我将信号和傅里叶变换使用plt组合在一起进行展示。import matplotlib.p
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2023-08-04 17:50:03
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从http://www.swfdong.com/blog/article.asp?id=86转过来的
flex音频播放的波形效果
这是封装好的一个：
package com
{
import flash.display.*;
import flash.events.Event;
import flash.media.*;
impor
# 音乐与Python：探索波形可视化
